로컬라이제이션 엔지니어링 플랫폼.
Lingo.dev에서 처리한 단어 수: ,,
작업이 이뤄지는 방식과 위치의 변화.
로컬라이제이션은 예전에는 제품 밖에 있었습니다. 몇 주에 걸친 조율, 도메인에 익숙하지 않은 번역가, 요청할 때마다 새로 설명해야 하는 컨텍스트가 필요했죠. 이를 제품 안으로 끌어들인 팀들은 그 효과가 복리처럼 쌓인다는 걸 발견했습니다.
이전
벤더 관계로 취급되는 번역.
요청은 제품 밖으로 나갑니다. 벤더는 도메인 맥락 없이 번역합니다. 매번 새로 작업이 이뤄지기 때문에 릴리스가 거듭될수록 용어가 흔들립니다. 품질은 누구도 감사할 수 없는 검토자 의견에 달려 있습니다.
이후
설정 가능한 인프라로서의 번역.
로컬라이제이션 엔진에는 용어집, 브랜드 보이스, 로캘별 모델 체인이 담깁니다. 모든 요청은 이 컨텍스트가 이미 적용된 상태로 제품에 들어옵니다. 용어는 일관되게 고정되고, 품질은 차원별로 점수화되어 시간에 따라 추적됩니다.
직접 측정해 본 팀들이 발견한 것
로컬라이제이션을 제품 안으로 가져온 엔지니어링 팀들은 맥락이 쌓인다는 것을 발견했습니다. 용어는 고정되고, 품질은 측정 가능해집니다.
모든 고객 사례 보기
“Lingo.dev의 접근 방식은 Stripe가 결제를 혁신했던 방식을 떠올리게 합니다. 복잡한 과정을 개발자에게는 보이지 않게 만들었죠.”
Pete Koomen
그룹 파트너, Y Combinator
로컬라이제이션 엔진에는 무엇이 들어 있을까요?
상태 저장형 번역 API. 만들고, 설정하고, 호출하세요.
로컬라이제이션 엔진은 모든 요청에 걸쳐 도메인 맥락을 유지합니다. 용어집은 제품 용어를 강제하고, 브랜드 보이스는 로캘별 문체를 정의합니다. 모델 체인은 우선순위가 매겨진 대체 모델과 함께 제공업체를 선택합니다. 팀이 추가하는 모든 규칙은 계속 유지되어 용어 흔들림을 막아줍니다.
로컬라이제이션 엔진에 포함되는 요소
- 용어집
- 로캘 쌍별로 의미적 유사성을 기준으로 매칭
- 브랜드 보이스
- 로캘별 톤과 격식
- 지침
- 로캘별 규칙(형식, 관례)
- 모델 체인
- 자동 폴백을 지원하는 우선순위 제공자
- AI 평가자
- 품질 차원별 독립 평가자
1curl -X POST https://api.lingo.dev/process/localize \
2 -H "X-API-Key: $LINGO_API_KEY" \
3 -H "Content-Type: application/json" \
4 -d '{
5 "engineId": "eng_abc123",
6 "sourceLocale": "en",
7 "targetLocale": "de",
8 "data": {
9 "greeting": "Hello, world!",
10 "cta": "Get started"
11 }
12 }'1{
2 "data": {
3 "greeting": "Hallo, Welt!",
4 "cta": "Jetzt starten"
5 }
6}
“개발자 도구에서 개발자 경험은 가장 중요합니다. Lingo.dev는 그걸 제대로 해냅니다. 복잡한 로컬라이제이션을 몇 줄의 코드로 바꿔줬죠.”
Paul Copplestone
CEO 겸 공동 창립자, Supabase
바뀐 것만 다시 로컬라이즈하세요. 바뀌지 않은 것은 가져오세요.
릴리스마다 제품 전체를 다시 로컬라이즈하는 것은 낭비일 뿐 아니라, 이미 승인된 콘텐츠까지 덮어쓰게 됩니다. 변경된 부분만 다시 로컬라이즈하는 것이 맞는 접근이지만, 각 변경 사항이 제품 전체 맥락 없이 모델에 단독으로 전달되면 용어가 흔들립니다. 검색 증강 로컬라이제이션은 그 사이의 세 번째 방법입니다. 바뀐 것만 다시 로컬라이즈하고, 바뀌지 않은 맥락은 요청마다 가져옵니다.
변경된 내용만, 컨텍스트 없이
모든 변경은 매번 새로운 추측일 뿐입니다.
- 입력
- "Users can switch providers at any time."
- 맥락
- (none)
- 출력 (pt)
- "fornecedores"
주변 맥락이 없으면 모델은 "provider"가 벤더인지, 서비스인지, 공급업체인지 알 수 없습니다. 그래서 가장 일상적인 단어를 고릅니다. 다음 릴리스에서는 또 다른 단어를 고를 수도 있습니다.
648개의 용어 오류 – 용어 사용이 가장 까다로운 사례(규제 문서)에서 최고급 모델이 낸 결과입니다.
RAL로 바뀐 부분만
이번 변경에 필요한 용어만.
- 입력
- "Users can switch providers at any time."
- 맥락
- provider → prestador
- 출력 (pt)
- "prestadores"
로컬라이제이션 엔진은 입력을 분해하고, 용어집에서 유사도 검색을 수행한 뒤, 추론 시점에 일치하는 용어만 주입합니다. 컨텍스트 윈도우는 작게 유지되고, 번역은 일관되게 유지됩니다.
RAL 적용 시 오류 266건 — 같은 모델, 같은 아티클 기준. 가장 어려운 케이스에서는 59% 감소했습니다. 더 쉬운 케이스일수록 격차는 더 줄어듭니다.
전문적인 로컬라이제이션 인프라, 차근차근.
모든 비동기 로컬라이제이션은 단계별 구성과 로캘별 장애 격리를 갖춘 이 파이프라인을 따릅니다. 모델이 토큰을 생성하기 전에 용어집, 브랜드 보이스, 지침이 검색되어 주입됩니다.
검색 증강 로컬라이제이션.
용어 밀도가 높은 콘텐츠를 대상으로 여러 LLM 제공업체와 여러 언어에 걸쳐 수행한 통제된 평가입니다. 공식 인간 참조 번역과 비교한 문단별 용어 오류를 GEMBA-MQM으로 측정했으며, 쌍체 Wilcoxon signed-rank 검정에 Holm-Bonferroni 보정을 적용한 결과 모든 제공업체에서 p < 0.001을 기록했습니다.
- 17–45%
- 용어 오류 감소
- 42,000+
- 쌍대 품질 평가
직접 하지 못하는 언어에서도 측정 가능한 품질.
모델 간 품질 점수, 용어집 강제 적용, 그리고 필요할 때의 인간 검토. 사내에 읽을 수 있는 사람이 없는 로캘이라도 팀이 상위 보고에 활용할 수 있는 차원별 점수를 제공합니다.
자동 품질 점수화
교차 모델 평가: 한 모델이 번역하고, 다른 모델이 점수를 매깁니다. 유창성, 정확성, 용어, 스타일에 대한 MQM 차원을 제공합니다. 대시보드에서 로캘별 추이와 회귀 알림을 확인할 수 있습니다.
용어집 및 브랜드 보이스
용어집은 로캘 전반에서 제품 용어를 고정합니다. 브랜드 보이스는 언어별 톤과 격식을 설정합니다. 매 릴리스마다 팀이 이미 승인한 용어를 그대로 사용하므로 흔들림도, 새로운 추측도 없습니다.
필요할 때만 사람의 검토
점수가 설정한 임계값 아래로 떨어지면 번역은 API 뒤편의 검증된 번역가 네트워크로 자동 라우팅됩니다. 벤더를 관리하거나 수동으로 인계할 필요는 없습니다.
“Lingo.dev를 쓰면 네덜란드어는 자연스럽게 읽히고, 러시아어는 UI에 딱 맞으며, 브랜드 보이스도 일관되게 유지됩니다.”
Sebastiaan van Leeuwen
Truely 프로덕트 매니저
로컬라이제이션 엔진에 연결되는 네 가지 접점.
로컬라이제이션 담당자가 품질 규칙을 설정합니다. 사용자는 API를 호출하거나, CLI를 실행하거나, GitHub Action을 추가하면 됩니다.
“Dependabot이 자동화로 패키지 업데이트를 손쉽게 만들었듯, Lingo.dev는 로컬라이제이션에서도 같은 일을 하고 있습니다.”
Grey Baker
Dependabot 제작자
테넌트별. 제품별. 팀별. 로컬라이제이션 엔진.
Lingo.dev는 로컬라이제이션 엔진을 호스팅합니다. 아키텍처에 맞게 필요한 만큼 엔진을 만들 수 있고, 각각 독립적으로 구성되며 API로 프로비저닝되고 개별적으로 관측할 수 있습니다.
테넌트별
고객사마다 하나의 로컬라이제이션 엔진.
API 호출 한 번으로 모든 워크스페이스 또는 계정에 로컬라이제이션 엔진을 프로비저닝하세요. 각 테넌트는 자체 용어집, 브랜드 보이스, 모델 체인을 갖고, 사용량도 테넌트별로 추적됩니다.
표면별
콘텐츠 표면마다 하나의 로컬라이제이션 엔진.
마케팅 카피, 제품 UI, 법률 문구, 도움말 문서는 각각 사용하는 용어가 다릅니다. 표면별로 별도의 로컬라이제이션 엔진을 운영하세요. 용어집과 품질 점수도 분리되어 유지됩니다.
대규모로
필요한 만큼 로컬라이제이션 엔진을.
로컬라이제이션 엔진은 Lingo.dev의 핵심 인프라 프리미티브입니다. API로 프로비저닝하고, 다른 서비스처럼 호출하세요. 하나든 수천 개든 플랫폼이 모델 라우팅, 저장, 점수 산정을 처리합니다. 사용량은 로컬라이제이션 엔진별로 추적됩니다.
전문 로컬라이제이션을 인프라로 제공합니다.
소스 사전 편집, 검색 증강 번역, 사람의 후편집, AI 품질 게이트까지. 전문 로컬라이제이션 워크플로 전체를 하나의 API 뒤에 캡슐화했습니다. SOC 2 Type II 감사를 완료했습니다.
전문 로컬라이제이션 파이프라인
원문 사전 편집, 컨텍스트 보강, LLM 번역, 사람 후편집, AI 품질 게이트, 전달까지 — 로캘별 실패 격리와 함께 단일 API 호출 뒤에서 오케스트레이션됩니다.
검색 증강 번역
벡터 검색 기반 의미 유사도로 매칭된 용어집 용어와, 로컬라이제이션 엔진 상태에서 자동으로 가져온 브랜드 보이스 및 제품 컨텍스트를 활용합니다.
상태 저장형 로컬라이제이션 엔진
로컬라이제이션 엔진은 요청이 쌓일수록 용어집, 브랜드 보이스, 번역 메모리, 모델 구성을 축적합니다. 컨텍스트는 유지되고, 작업할수록 더 똑똑해집니다.
중앙 집중식 거버넌스
로컬라이제이션 팀은 각 로컬라이제이션 엔진별로 용어집, 브랜드 보이스, 품질 임계값, 검토 체크포인트를 정의하고, 제품 팀은 CI/CD를 통해 셀프서비스로 이용합니다.
품질 및 비용 리포팅
품질 점수, 토큰 사용량, 용어집 커버리지, GitHub 커밋으로 인한 변경률, 모델별 LLM 비용 분석을 제공하는 로컬라이제이션 엔진별 대시보드.
팀 자율성
번역은 pull request로 전달됩니다. 로컬라이제이션 팀은 거버넌스와 품질 기준을 맡고, 팀 규모를 비례해서 늘리지 않아도 로컬라이제이션을 확장할 수 있습니다.
SOC 2 Type II
저장 시와 전송 시 모두 암호화되는 보안 통제를 감사를 통해 검증했으며, 요청 시 DPA를 제공합니다.
데이터 암호화
저장 데이터는 AES-256, 전송 데이터는 TLS로 보호되며, API 키는 애플리케이션 계층에서 해시 처리됩니다. EU 및 미국 리전의 데이터 레지던시 옵션도 제공합니다.
99.9% Uptime SLA
개별 제공업체 장애에 대비해 우선순위 기반 모델 대체 체인으로 보호되는 멀티 리전 인프라.
